More Related Content Similar to 动态推荐系统关键技术研究 (20) More from Liang Xiang (7) 动态推荐系统关键技术研究5. 引言 推荐系统的主要算法 按照使用数据分: 协同过滤 :用户行为数据 内容过滤 : 用户内容属性和物品内容属性 社会化过滤:用户之间的社会网络关系 按照模型分: 最近邻模型:基于用户/物品的协同过滤算法 Latent Factor Model:基于矩阵分解的模型 图模型:二分图模型,社会网络图模型 5 32. 模型和算法 基于图的个性化推荐算法 30 P(A,c,2) A A A A A A a a a a a a A:1 A:1 A:1 A:1 A:1 A:1 A:2 A:2 A:2 A:2 A:2 A:2 b b b b b b B B B B B B B:1 B:1 B:1 B:1 B:1 B:1 c c c c c c B:2 B:2 B:2 B:2 B:2 B:2 33. 实验分析 数据集 CiteULike : 4607个用户,16,054篇论文和109,364条用户和论文之间的关系记录 Delicious : 8,861个用户,3,257篇网页和59,694条用户和网页之间的收藏关系记录 评测指标 31 40. 模型和算法 时间段图模型 38 a A A b A a B A:1 c a a:1 A:1 A:2 b A:2 b B b:1 B c B:1 c B:1 (A,a,1) (A,c,2) (B,b,1) (B,c,2) c:2 B:2 B:2 41. 模型和算法 时间段图模型 39 顶点权重定义 A a A:1 a:1 A:2 b B b:1 c B:1 用户u对物品i的兴趣函数: c:2 B:2